手写数字识别项目 🧠

这是一个基于深度学习的手写数字识别系统，使用 Convolutional Neural Network (CNN) 模型对 MNIST 数据集进行训练。项目旨在通过图像识别技术，准确分类手写数字 0-9。

项目亮点 🔧

• 数据集：采用经典 MNIST 数据集（点击查看详细说明）
• 模型架构：包含卷积层、池化层和全连接层的三级结构
• 准确率：在测试集上达到 98.7% 的识别精度
• 可视化：支持训练过程中的损失曲线与预测结果展示

技术实现流程 📊

1. 数据预处理

   • 将 28x28 像素的灰度图像归一化到 [0,1] 范围
   • 使用 torchvision 进行数据增强与分批处理

2. 模型训练

   • 使用 PyTorch 框架构建 CNN 网络
   • 通过交叉熵损失函数优化模型参数

3. 结果展示

   • 支持实时图像输入与预测输出
   • 可视化混淆矩阵分析识别误差

应用场景 🌐

• 银行支票数字识别系统 💳
• 问卷调查自动化处理 📝
• 教育领域数字书写分析 📚
• 工业缺陷检测中的数字识别 📌

如需了解数据集细节或扩展模型训练方法，可访问 MNIST 数据集项目页